基于模糊免疫算法的民爆企業自動化包裝線集成控制方法

摘 要：在實際運行中，民爆企業的自動化包裝線由于環境變化和原料波動等因素的影響，具有復雜的非線性動態變化，導致生產線存在生產效率不穩定問題。為此，提出了基于模糊免疫算法的民爆企業自動化包裝線集成控制方法。基于自動化包裝線的組成結構和受力特點，計算結構的力學參數，并采用包裝線極限承載力特征分析方法，建立包裝線結構的力學分析模型。結合控制需求，設計滑膜自適應控制器，并采用模糊免疫算法對控制器的參量進行調整，以優化控制器的性能，進而輸出自動化包裝線的控制量，實現包裝線的集成控制。實驗結果表明，利用該方法對自動化包裝線進行集成控制后，控制速度能夠準確跟蹤預設速度，可以保證包裝線的產出率超過了87%，提高了生產效率。

關鍵詞：模糊免疫算法；民爆企業；自動化包裝線；集成控制；生產效率

中圖分類號：TH166 文獻標識碼：A

Integrated Control Method for Automated Packaging Line

of Civil Explosive Enterprises Based on Fuzzy Immune Algorithm

WU Jianjin

（Yunnan Ronghe Investment Holding Co.， Ltd.， Kunming， Yunnan 650000， China）

Abstract：In actual operation， the automated packaging line of civil explosive enterprises has complex nonlinear dynamic changes due to environmental changes and fluctuations in raw materials， leading to unstable production efficiency in the production line. Therefore， a fuzzy immune algorithm based integrated control method for the automated packaging line of civil explosive enterprises is proposed. Based on the composition structure and force characteristics of the automated packaging line， the mechanical parameters of the structure are calculated， and the analysis method of the ultimate bearing capacity characteristics of the packaging line is adopted to establish a mechanical analysis model of the packaging line structure. Combined with the control requirements， a sliding membrane adaptive controller is designed， and the fuzzy immune algorithm is used to adjust the parameters of the controller to optimize its performance， thereby outputting the control quantity of the automated packaging line and achieving integrated control of the packaging line. The experimental results show that using this method for integrated control of automated packaging lines can accurately track the preset speed， ensuring that the output rate of the packaging line reaches over 87% and improving production efficiency.

Key words：fuzzy immune algorithm; civil explosive enterprises; automated packaging line; integrated control; production efficiency

作為特種行業的重要組成部分，民爆企業自動化包裝線的運行效率和安全性直接關系到企業的生產效率和公共安全[1]。然而，面對民爆產品的特點和生產線的復雜環境，傳統的控制方法往往難以平衡控制精度和穩定性。因此，如何有效地應對其復雜多變的控制要求已成為亟待解決的問題。

文獻[2]中采用可編程邏輯控制器作為控制系統的核心，并設計一個用戶友好的界面，使操作員能夠直觀地監控生產線的運行狀態，并輸入控制命令，實現對生產線上各種設備的精確控制。該方法確保了生產過程中的各種參數均處于最佳狀態，從而提高了產品的質量和穩定性。然而，該方法電氣自動化控制系統涉及多個子系統和復雜的技術環節，使系統的設計和調試變得困難，導致無法保證生產效率。文獻[3]根據控制需求分析結果，利用嵌入式處理器、硬件電路、控制軟件等實現對生產線上各種設備的精確控制。該方法具有極高的實時性能，可以保證對生產線上各種設備的精確控制，提高產品質量。但該方法開發難度高，一旦環境發生變化，可能需要重新開發和調試，因此無法保證生產過程的效率。文獻[4]根據系統設計要求，選擇CPU模塊、輸入/輸出模塊、電源模塊等作為軟件，并集成和安裝硬件，使用西門子Step 7開發PLC控制程序，實現設備的控制和協調運行。該方法可根據生產工藝調整隨時修改控制程序，靈活性強。但此方法在面向復雜生產工藝的需求時，存在較大局限性。文獻[5]基于云邊緣協作框架，構建了一個云邊緣協同任務調度模型，采用改進的遺傳模擬退火調度算法，對生產線任務列表中的任務進行合理調度，并持續監控生產線的運行狀態。同時，將實時監測結果反饋到云端，形成閉環控制。該方法可以自動學習和優化，提高了智能水平。然而，該方法的性能高度依賴于網絡環境。網絡的穩定性問題或中斷情況有可能干擾控制系統的正常運作。

基于上述分析，本文提出了一種基于模糊免疫算法的民爆企業自動化包裝線集成控制方法。該方法旨在引入模糊邏輯來處理生產線中的不確定性，同時利用生物免疫系統強大的適應性和抗干擾能力，構建高效穩定的控制策略，以期保證生產安全和效率。

1 民爆企業自動化包裝線集成控制方法設計

民爆企業自動化包裝線集成控制是一個復雜的過程，主要涉及對整個包裝流程的自動化監控與調度。通過集成多個自動化技術和設備，實現對包裝線上各個環節的精準控制與協調，以提高生產效率和保證產品質量的一致性，并進一步確保生產過程中的安全、高效和穩定[6]。在民爆企業自動化包裝線中，各個設備的運行狀態與包裝作業的安全性和穩定性具有直接關系，因此，為實現連續的包裝作業，應根據預設的工藝流程，結合產品特性和安全要求，設計一種能夠對包裝線的運行參數進行自動調整的控制技術，以確保設備正常運行。

在民爆企業的自動化包裝線中，速度參數控制是集成控制的一個重要組成部分，所以，本文將包裝線的運行速度作為控制參量，通過對其進行優化與調試，以保證生產線的整體穩定性，得到更高的生產效率和更好的產品質量。

1.1 自動化包裝線結構力學分析

對包裝線結構進行力學分析能夠評估包裝線各個組成部分的承載能力、剛度和穩定性，用作后續調整包裝線速度的依據，以實現自動化包裝線的整體優化與性能提升。

根據包裝線結構的幾何尺寸、材料屬性等基礎數據，確定動態運行時的平均載荷，并結合結構的受力特點，運用力學原理來計算結構中的應力、應變和位移等力學參數[7]。計算公式如下：

pt=εbgs×ηgas

j0=dgCh

zc=γh×kdv0×Fl（1）

式中，εb表示結構受到的彎曲承載力；gs表示應力響應特征；ηg表示結構的彈性模量；as表示結構泊松比；pt表示結構最大應力；dg表示經典屈服破壞模量；Ch表示一階滯后函數；j0 表示結構的最大應變；γh表示結構的殘余屈服量；v0表示結構的許用應力；kd表示梁的彎曲正應力；Fl表示界面慣性矩；zc表示結構位移。

根據包裝線梁與中性軸的距離，計算梁的撓度和剪切應力[8]，表達式如下：

we=pt×j0×βchc

fk=zc×∑ni=1Vsm0（2）

式中，hc表示簡支梁的跨度；n表示包裝線布設的測點數量；Vs表示長度因數；m0表示集中力；we、fk分別表示簡支梁的撓度和剪切應力。

基于此，通過應用包裝線極限承載力特征分析方法[9]建立包裝線結構的力學分析模型如下：

M=we×fkνc×js+‖θf×lqGk‖2（3）

式中，νc表示剪切面內的第一部分面積對中性軸的靜矩；js表示截面厚度；θf表示垂直于應力方向的應變；Gk表示壓桿穩定性；lq表示包裝線承載力的增量系數。

基于自動化包裝線的組成結構和受力特點，計算結構的力學參數，并采用包裝線極限承載力特征分析方法，建立包裝線結構的力學分析模型，為接下來包裝線集成控制器的構造奠定基礎。

1.2 構造自動化包裝線集成控制器

在民爆企業自動化包裝線中，集成控制器是實現速度集成控制的關鍵。通過讀取生產線上的速度傳感器數據，集成控制器能夠實時掌握包裝線的運行速度，并根據預設的控制策略調整速度，確保集成控制效果。

根據控制需求和原理，本文通過設計滑膜自適應控制器完成對包裝線的集成控制。結合上述包裝線結構力學分析結果，綜合考慮不同擾動因素，得到控制器的滑膜函數[10]，表達式如下：

hx=Mxr×ξc×I0de（4）

式中，xr表示包裝線空間荷載分布集；xr表示系統狀態變量；de表示等效控制矩陣；I0表示分辨系數。

進一步確定控制時間常數，以確保包裝線系統狀態能夠到達并保持在滑膜面上[11]。計算公式如下：

ur=hx×μc×wq （5）

式中，μc表示觀測值；wq表示符號判別函數。

為了提高控制器的適應性和魯棒性，引入自適應函數來調整控制器的估計誤差[12]，表達式為：

De=urgs0×tr （6）

式中，g表示李雅普諾夫函數；s0表示隨機矢量；tr表示控制器參數估計值的集合。

進而可采用下式描述構造的包裝線集成控制器，將包裝線運行參數作為輸入變量，輸出集成控制變量，即：

A=De×1+Jr×as（7）

式中，Jr表示控制增益；as表示控制率。

由式（7）可知，滑膜自適應控制器的控制性能主要取決于控制增益Jr和控制率as。因此，為保證自動化包裝線的最優控制，接下來對以上兩個控制參量進行調整優化。

1.3 基于模糊免疫算法的控制器參量優化

模糊免疫算法是將模糊邏輯和免疫算法相結合的一種優化方法。在包裝線集成控制器參量優化中，模糊免疫算法能夠處理復雜的控制參數空間[13]，通過模糊邏輯來改進免疫算法的搜索過程，從而提高優化效率和精度。

首先隨機生成一組抗體，且每個抗體包含多個基因，根據免疫反饋原理，計算抗原對抗體的親和度[14]，公式為：

re=∑Ne=1jc×uyoπ（8）

式中，N表示抗體數量；jc表示采樣點數；oπ表示采樣間隔；uy表示抑制因子。

依據控制器的誤差和誤差變化率，定義模糊規則和模糊集合，從而對控制過程進行模糊化表示，獲取模糊隸屬度函數，即：

Rx=re×g×va（9）

式中，g表示調整比例因子；va表示離散系數。

基于親和度挑選抗體進行克隆和變異處理，從而產生新一代的抗體群體，并利用重心法對進化過程進行去模糊化處理，得到抗體和抗原的適應度值[15]，公式為：

Wl=∑Nl=1Rx×ψ0×κgSpEf=∑Mf=1gT0 （10）

式中，ψ0表示選定的非線性函數；κg表示第g模糊規則對應的輸出；Sp表示刺激因子；M表示抗原數量；0表示平衡超參數；T0表示衰減常數；Wl、Ef分別表示抗體和抗原的適應度。

當算法達到最大迭代次數時，將具有最高適應度值的抗體和抗原作為包裝線集成控制器的控制增益Jr和控制率as，以此完成對控制器參數的優化，改進控制器的控制性能，從而輸出包裝線集成控制量，實現民爆企業自動化包裝線的集成控制。

2 實例論證分析

本次測試主要是針對基于模糊免疫算法的民爆企業自動化包裝線集成控制方法的實際應用效果進行驗證與研究，并通過對比實驗的方式分析本文方法的性能有效性。

2.1 實驗準備

本文實驗以某民爆企業現有的自動化包裝線設備為研究對象。該設備主要包括自動上料系統、自動輸送帶、封底機以及捆扎機等關鍵設備構成。其簡化結構如圖1所示。

根據圖1所示的結構，在MATLAB/Simulink平臺上搭建相關模型，并運用此模型開展仿真研究。仿真參數的具體配置詳見表1。

基于以上準備，在仿真軟件中設置仿真參數，并集成本文設計的控制方法，對該自動化包裝線進行控制，并根據實驗結果測試本文方法的有效性。

2.2 實驗說明

實驗環境硬件平臺包括自動化包裝線、人機界面和數據采集系統。其中，人機界面用于設置參數、監控運行狀態和顯示生產數據；數據采集系統用于實時記錄生產過程中的產量、合格率、故障率等各種數據。軟件平臺包括MATLAB/Simulink、PLC編程軟件和SPSS數據分析軟件。

實驗過程如下：在沒有任何原材料的情況下啟動包裝線，添加實際生產所需的原材料，逐步將參數調整到最佳水平，并記錄生產數據；使用數據分析軟件處理收集到的數據，并設計相應的集成控制策略，采用模糊免疫算法對控制器的控制參數進行優化調整。本文采用的模糊免疫算法的參數設定如表2所示。

利用優化后的控制器對自動化包裝線進行集成控制，輸出控制結果并分析。

實驗采用對比的形式進行，選取當前較為成熟的文獻[2] 基于電氣自動化技術的方法（方法1）、文獻[3]基于嵌入式控制系統的方法（方法2）包裝線控制方法作為對照組方法，本文方法作為實驗方法，并基于實驗結果分析不同方法的實際應用性能。

2.3 自動化包裝線集成控制結果

首先利用本文提出的方法對該自動化包裝線進行集成控制，結果如圖2所示。

圖2 基于本文方法的包裝線集成控制結果

根據圖2可以看出，本文設計的方法能夠較好地實現對自動化包裝線實際輸送速度的估計與跟蹤，從而達到對包裝線集成控制的目的。

為驗證本文控制方法的正確性，分別采用3種方法對該自動化包裝線進行集成控制，統計不同方法下包裝線不同時間內包裝完成的產品數量，從而衡量控制后包裝線的生產效率。實驗結果如圖3所示。

從對比表格和分析可以看出，采用本文所描述的控制方法對包裝線進行集成控制后，能夠顯著提高單位時間內包裝完成的產品數量，從而提升了自動化包裝線的生產效率。

2.4 對比實驗與分析

在上述實驗基礎上，為綜合體現本文控制方法在提高包裝線生產效率方面的可行性， 采用產出率作為評估指標。該指標指的是實際完成的產品數量與包裝線理論生產能力的比值。數值越高，表明經過相應方法控制后，包裝線的產能閑置越低，生產效率越高。對比結果如表3所示。

通過表3中的數據可知，利用對照組方法對包裝線進行集成控制，對于包裝線產出率的提升效果有限。相比之下，本文方法在包裝線集成控制后能夠實現更高的產出率提高，由此證明了本文方法在包裝線集成控制應用中的優越性能。

3 結 論

本文提出的民爆企業自動化包裝線集成控制技術，利用生物免疫系統的自我調節機制和模糊邏輯的靈活性和魯棒性，有效解決了包裝線上的不確定性干擾，并通過優化控制器參數，實現了包裝線的智能化控制。該方法的應用不僅顯著提高了民用爆炸物品包裝的效率和安全性，還拓展了模糊免疫算法在工業自動化領域的應用邊界，為解決類似復雜控制問題提供了新思路，具有重要的學術價值和實踐指導意義。

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